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Mobiler dank Schwarmdaten

Bewegungsdaten bilden die aktuelle Verkehrslage ab. Die Informationen lassen sich für Simulationen oder intelligentes Verkehrsmanagement nutzen.

25. April 2017 | von Dunja Koelwel
Daten zum Wohl aller

Bei der intelligenten, adaptiven Steuerung des Verkehrs analysieren lernende Algorithmen historische Verkehrsdaten und versuchen, Muster darin zu erkennen. „Auf dieser Datenbasis erstellen sie Kurzzeitprognosen und passen sich im Vorhinein an die kommenden Situationen an“, erklärt Martin Schmotz, der an der TU Dresden zum Thema Verkehrsplanung forscht. Die Herausforderung dabei sind die Daten, auf denen die Berechnungen fußen. „Die Erfassung des verkehrsmittelübergreifenden Mobilitätsverhaltens in Städten ist ein komplexes Unterfangen“, erklärt Prof. Anette Weisbecker, stellvertretende Institutsleiterin des Fraunhofer IAO. Die heutige Verkehrsplanung beruhe zu einem großen Teil auf manuellen Erhebungen in Form von Befragungen. Diese seien jedoch aufwendig und teuer. Digitale Lösungen könnten einen wichtigen Beitrag zum Wohl aller leisten. Dafür müssten unter anderem Mobilfunkdaten genutzt werden. Bei einem Pilotprojekt in Stuttgart stellte sich heraus: „Die Daten sind zeitlich und räumlich hoch aufgelöst vorhanden und ermöglichen neue Einblicke in die Einflussfaktoren des urbanen Verkehrs“, sagt Weisbecker. Die erfassten Daten werden vor der Auswertung anonymisiert, so dass kein Zusammenhang mit den Personen hergestellt werden kann, von denen die Informationen stammen. Mittelfristig lassen sich mit Hilfe spezieller Algorithmen und Modelle bessere Mobilitätssysteme planen. (rok)

Jede smarte City braucht ein smartes Mobilitätskonzept, und Mobilität und Pioniergeist sowie Aufgeschlossenheit haben in der Technologieregion Karlsruhe eine lange Tradition. „Wir wollen, dass Karlsruhe als Smart City zum internationalen Vorzeigeprojekt wird“, formulierten daher im Dezember 2016 Vincent Kobesen, CEO des Anbieters für Logistiksoftware PTV Group, und der Oberbürgermeister von Karlsruhe, Frank Mentrup, ihr Vorhaben, in Karlsruhe neue digitalisierte Formen der Verkehrsplanung zu testen.

Denn mit Hilfe moderner Technologien lassen sich Verkehrsströme exakter und schneller darstellen, und Verkehrsbetriebe könnten so künftig fundiertere Aussagen zu Verkehrsströmen erhalten. „Wir können durch die Kombination von Schwarmdaten aus dem Mobilfunknetz der Deutschen Telekom und unserer Spezialsoftware folglich den städtischen Verkehr optimieren“, ist Frédéric Reutenauer, Vice President Projektmanagement & Services von PTV, überzeugt und stellt damit den Dritten im Bunde vor: Motionlogic, ein auf Datenanalysen spezialisiertes Unternehmen, das aus den Telekom Innovation Laboratories, dem Forschungs- und Entwicklungsbereich der Deutschen Telekom, entstanden ist.

Bislang stammen die Daten für die Verkehrsplanung aus manuellen Zählungen, Befragungen, Abschätzungen von Drittdaten oder technischen Zählsystemen wie Lichtschranken und Zählschleifen. Diese Methoden der Datenerhebung bieten jedoch nur kleine Stichproben und punktuelle Informationen und sind meist mit einem hohen Aufwand verbunden.

Sogenannte Floating-Phone-Daten (FPD) bieten nun eine viel bessere Planungsgrundlage: FPD – manchmal auch Cellular Floating Vehicle Data genannt – beschreibt nämlich die anbieterseitige Positions- und Bewegungsermittlung von Mobilfunkgeräten. Im Gegensatz zur aktiven Handyortung (anbieterseitig) oder GPS-Logging (nutzerseitig, teils passiv durch Telefon oder Zusatzsoftware), bei der die Position je nach eingesetztem Verfahren auf wenige Meter bestimmt werden kann, erfolgt die Positionsbestimmung bei Floating Phone Data anbieterseitig über die Einbuchungsvorgänge in den Funkzellen. Sie ist daher zwar deutlich ungenauer – die Methode eignet sich aber gut zur Verkehrsflussbestimmung auf Fernstraßen, bei hoher Funkzellendichte auch auf größeren innerstädtischen Straßen.

Aus Daten werden Planungsszenarien
Im Regelfall erfasst der Netzbetreiber die Bewegungsdaten über ohnehin vorhandene Monitoringsysteme, anonymisiert sie und leitet sie dann an einen Verkehrslagedienst weiter. Das ist durchaus nichts Ungewöhnliches, so werden beispielsweise in Deutschland die Handy-Bewegungsdaten von Vodafone unter dem Namen „HD Tra_ c“ von TomTom vermarktet, Telefónica Germany (O2) liefert Daten an Inrix PrecisionTraffic und eben die Telekom an Motionlogic.

Motionlogic stellt nun nach Analyse der eingespielten Daten wochentagsspezifische Quelle- Ziel-Matrizen bereit. PTV-Technologie macht dann die einzelnen Verkehrsbezirke sichtbar und setzt die Daten in anschauliche Abbildungen und Planungsszenarien um.

Für Städte und Kommunen wäre es verständlicherweise ein großer Mehrwert, wenn sie die tatsächliche Verkehrsverflechtung zwischen ihren Verkehrsbezirken visualisieren können. Genau dies macht die Integration der Handy-Bewegungsdaten in das PTV-Planungstool möglich. Einzelne Verkehrsbezirke lassen sich ebenso gut darstellen wie der Anteil der Verkehrsteilnehmer, die von A nach B fahren.

Verschiedene Szenarien für den Individual- und den öffentlichen Verkehr lassen sich so vorausschauend planen – sei es in der makroskopischen Verkehrsmodellierung, in der mikroskopischen Verkehrssimulation oder auch im gegenwärtigen Verkehrsmanagement. Für die Verkehrsunternehmen in Karlsruhe kann diese Datenkombination beispielsweise hilfreich sein, besser zu verstehen, wer, wann und wo am Verkehr teilnimmt. Das kann dann Basis neuer Angebote sein.

Anonymisierung der Daten
Viele Möglichkeiten der Datenanalyse stoßen aber an ihre Grenzen, wenn sie zu tief in den Belangen des Datenschutzes wildern. Um dies in diesem Pilotprojekt von Anfang an auf seriöse Füße zu stellen, wurde das zugrundeliegende Verfahren zur Anonymisierung der Mobilfunkdaten von der Bundesbeauftragten für den Datenschutz und Informationsfreiheit, Andrea Voßhoff, geprüft und als datenschutzkonform und rechtlich einwandfrei bewertet. Denn der Anonymisierungsprozess läuft in einem Hochsicherheitsrechenzentrum der Deutschen Telekom. Eine Weitergabe der personenbezogenen Daten an Dritte findet nicht statt.

Die anonymisierten und aggregierten Daten werden ausschließlich an Motionlogic übergeben, das diese Datenanalysen mit drei zusätzlichen, ebenfalls anonymisierten Informationen zu Kunden ergänzen kann: Geschlecht, Altersgruppe in Zehn-Jahres-Schritten und Heimatregion. Weil die Daten nur auf Gruppenebene ausgewertet werden, wird auch eine zufällige Rückführung auf einzelne Personen bei der Zusammenführung der bereits anonymisierten Daten vermieden – der Datenschutz ist damit gewährleistet.

Die nächsten Schritte sind bereits vorgezeichnet: Die Kooperationspartner wollen die Verkehrsnachfrage getrennt nach Verkehrsmittel ausgeben und so detailliertere Analysen ermöglichen.

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